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Scale-space effect and scale hybridization in image intelligent recognition of geological discontinuities on rock slopes
2024年
Geological discontinuity(GD)plays a pivotal role in determining the catastrophic mechanical failure of jointed rock masses.Accurate and efficient acquisition of GD networks is essential for characterizing and understanding the progressive damage mechanisms of slopes based on monitoring image data.Inspired by recent advances in computer vision,deep learning(DL)models have been widely utilized for image-based fracture identification.The multi-scale characteristics,image resolution and annotation quality of images will cause a scale-space effect(SSE)that makes features indistinguishable from noise,directly affecting the accuracy.However,this effect has not received adequate attention.Herein,we try to address this gap by collecting slope images at various proportional scales and constructing multi-scale datasets using image processing techniques.Next,we quantify the intensity of feature signals using metrics such as peak signal-to-noise ratio(PSNR)and structural similarity(SSIM).Combining these metrics with the scale-space theory,we investigate the influence of the SSE on the differentiation of multi-scale features and the accuracy of recognition.It is found that augmenting the image's detail capacity does not always yield benefits for vision-based recognition models.In light of these observations,we propose a scale hybridization approach based on the diffusion mechanism of scale-space representation.The results show that scale hybridization strengthens the tolerance of multi-scale feature recognition under complex environmental noise interference and significantly enhances the recognition accuracy of GD.It also facilitates the objective understanding,description and analysis of the rock behavior and stability of slopes from the perspective of image data.
Mingyang WangEnzhi WangXiaoli LiuCongcong Wang
关键词:MULTI-SCALE
基于深度学习的钻孔图像岩体结构面识别
2024年
岩体结构面对岩体稳定性和渗透性有着重要影响,是决定深部地下工程稳定性的重要因素.针对井下电视技术获取的钻孔影像,提出了一种基于深度学习算法(You Only Look Once version 4,YOLO v4)的岩体结构面识别方法,并计算识别岩体结构面的几何参数.首先,采集图像数据并进行预处理.以某隧道工程为案例,使用智能钻孔光学成像仪采集4号和6号钻孔图像,筛选含有结构面的钻孔图像进行标注以建立Ground truth数据集.从中随机选择数据集的70%作为训练数据、10%作为验证数据、20%作为测试数据,并对训练数据集使用数据增强处理.接下来使用CSPDarkNet53网络作为特征提取网络,构建YOLO v4模型,并采用试错法获取最优参数进行模型训练.利用测试集生成P-R(Precision-Recall)曲线来测试最终的模型训练效果,结果显示P-R曲线的平均精度达0.87,这表明YOLO v4训练结果较好.最后,将定位的结构面采用Canny算法通过拟合上、中、下正弦曲线函数获取岩体结构面边缘,并依据正弦函数的系数计算结构面的4个几何参数(倾向、倾角、深度和张开度).
李炜刘耕葛云峰张占荣黄国良
关键词:岩石力学岩体结构面井下电视
北山沙枣园花岗岩体随机结构面的空间分布
2024年
北山沙枣园是我国高放废物处置库的备选场址,该区域中广泛分布的随机结构面是控制岩体变形和核素迁移的关键因素.选取600 m×600 m×600 m沙枣园岩体为研究对象,采用露头节理调查和钻孔裂隙编录的方法,探究岩体随机结构面的空间分布规律.首先开展随机结构面的产状分析,并运用基于粒子群的K-means算法开展产状聚类,岩体中主要发育倾角大于65°,走向为NNE向、EW向和NW向的随机结构面,其中钻孔裂隙优势组为295.4°∠68.3°、189.5°∠71.2°、235.6°∠69.2°和66.0°∠33.0°,露头节理优势组为320°∠79°、180°∠77°、282°∠80°和231°∠67°,两者呈现相似特征;其次开展露头节理平面分析,采用Voronoi法剖分岩体,计算节理平均迹长值和中点面密度值表征剖分后的岩体节理发育特征,岩体东北部的平均迹长值约为西南部的一半,而中点面密度在岩体中部最大.据优势组拆分露头的节理参数值,相对于其他优势组,NE向与NNE向优势组的平均迹长更长,中点面密度值更大;最后开展钻孔裂隙的位置分析,据产状聚类分析结果,绘制不同优势组的走向、倾角深度分布图,裂隙呈现深度不均匀的分布特征,平均线密度为0.11 m^(–1),在[–150 m,–160 m]区间达到最大值0.60 m^(–1),在[–310 m,–370 m]区间密集发育NNE向裂隙.研究结果可以为沙枣园区域的高放废物处置提供参考依据.
霍亮王贵宾李亚伟魏翔刘桓兑
关键词:高放废物花岗岩随机结构面钻孔
基于三维激光扫描技术的岩体结构面智能识别方法
2024年
岩体结构面是构成岩体结构并控制岩体稳定性的主要因素,利用三维激光扫描技术获取岩体点云数据,针对传统相似性度量对岩体点云相似性表达单一的问题,提出一种新的相似性度量方法,综合表示数据之间的空间位置差异和方向差异,降低了不同结构面上各点之间的相似性。将此相似性度量作为DBSCAN算法的聚类依据,通过动态的聚类参数对岩体点云进行聚类,得到单个结构面的点云,最后对聚类结果进行改正,实现了岩体结构面的智能识别。将该方法用于沉积岩露头点云,通过结构面产状信息比较算法识别结果与人工识别结果,结果表明:两种算法所得结果基本一致,产状的最大偏差在2°以内,满足工程应用需求,可为同类应用提供理论基础和应用参考。
王宇翔沈月千
关键词:激光雷达密度聚类岩体结构面
基于t-SNE的多参数岩体结构面分步聚类方法
2024年
结构面聚类是进行岩体稳定性评价的重要步骤。常用聚类方法多以产状作为分组依据,忽略了结构面物理特性指标对岩体稳定性的影响。针对分组依据单一化的不足,综合考虑结构面倾向、倾角、迹长、张开度、填充状态和粗糙度的影响,提出一种基于学生分布随机邻近嵌入(student-distributed stochastic neighbor embedding,简称t-SNE)的多参数岩体结构面分步聚类方法。首先,利用t-SNE算法对除产状外的结构面特征进行数据降维;进而利用模拟退火算法搜索K-means算法的全局最优初始值,并采用分步聚类思想完成聚类。研究表明:所提方法有效地解决了高维空间样本稀疏的问题,同时保留了数据的局部结构与全局结构。新方法相比于传统方法能对空间分布相似区内结构面的物理特性进行精确划分,分组精度更高,且在避免复杂权重值计算的条件下,能有效区分产状与物理特性参数对岩体稳定性的影响差异。最后,将所提方法应用于中国新疆某露天矿坡结构面实测数据分析中,所得分组结果合理可靠,进一步证明该方法在实际工程中的有效性。研究方法可为多参数岩体结构面的分步聚类提供参考。
李新正王述红侯钦宽董福瑞
关键词:岩体结构面K-MEANS算法
基于结构面粗糙度随机场表征的抗剪强度变异性
2024年
岩体结构面抗剪强度参数具有变异性是客观事实,而受限于室内外直剪试验成本而导致抗剪强度变异性指标获取困难是目前制约岩质边坡可靠度评价发展的主要原因之一。鉴于此,提出了一种利用少量实测结构面粗糙度曲线样本和岩块物理力学参数,结合JRC-JCS(joint roughness coefficient-joint compressive strength)剪切强度模型、随机场理论和非侵入式离散元数值试验,获取结构面抗剪强度参数变异性指标的方法。将此方法应用于某隧道进口段岩质边坡可靠度评价中,研究发现:(1)该岩质边坡主控结构面粗糙度纵坐标方差为0.012 5 cm2,相关距离为0.75 cm,生成的随机粗糙度曲线与实测样本相似;(2)结构面黏聚力和内摩擦角均值分别为0.427 MPa和54.9°,标准差分别为0.229 MPa和4.47°,变异系数分别为53.63%和8.14%;(3)此边坡稳定性系数服从正态分布,失稳概率为2.8%,可靠度为1.52。
王卫明高旭陈诺宋琨
关键词:岩质边坡可靠度
Numerical and theoretical study of large-scale failure of strata overlying sublevel caving mines with steeply dipping discontinuities
2024年
The deformation and fracture evolution mechanisms of the strata overlying mines mined using sublevel caving were studied via numerical simulations.Moreover,an expression for the normal force acting on the side face of a steeply dipping superimposed cantilever beam in the surrounding rock was deduced based on limit equilibrium theory.The results show the following:(1)surface displacement above metal mines with steeply dipping discontinuities shows significant step characteristics,and(2)the behavior of the strata as they fail exhibits superimposition characteristics.Generally,failure first occurs in certain superimposed strata slightly far from the goaf.Subsequently,with the constant downward excavation of the orebody,the superimposed strata become damaged both upwards away from and downwards toward the goaf.This process continues until the deep part of the steeply dipping superimposed strata forms a large-scale deep fracture plane that connects with the goaf.The deep fracture plane generally makes an angle of 12°-20°with the normal to the steeply dipping discontinuities.The effect of the constant outward transfer of strata movement due to the constant outward failure of the superimposed strata in the metal mines with steeply dipping discontinuities causes the scope of the strata movement in these mines to be larger than expected.The strata in the metal mines with steeply dipping discontinuities mainly show flexural toppling failure.However,the steeply dipping structural strata near the goaf mainly exhibit shear slipping failure,in which case the mechanical model used to describe them can be simplified by treating them as steeply dipping superimposed cantilever beams.By taking the steeply dipping superimposed cantilever beam that first experiences failure as the key stratum,the failure scope of the strata(and criteria for the stability of metal mines with steeply dipping discontinuities mined using sublevel caving)can be obtained via iterative computations from the key stratum,moving downward toward and upwards a
Kaizong XiaZhiwei SiCongxin ChenXiaoshuang LiJunpeng ZouJiahao Yuan
层间不连续路面反射裂缝拉应变分析
2024年
在缝两侧有层间不连续长度M的条件下,分析了车辆载荷、温度变化对(半)刚性层裂缝上沥青层拉应变(ε)的影响。分析工况包括不同的M取值、防裂夹层宽度以及层间状况,结果表明:荷载型反射裂缝易产生于车轮驶离缝的一侧;ε_(max)随弯沉差递增,随车轮直径递减,根据算例,货车轮造成的ε_(max)为轿车轮的5倍;只有与沥青层为半连续的防裂夹层才能减小ε_(max)。对于温度型反射裂缝,其ε达轮载所致ε的数十倍,ε随M递减且以M=2 m为拐点,防裂夹层通过限制M的下限来控制ε的上限。无论是车辆载荷还是温度作用,防裂夹层越宽,沥青层ε都越小。
刘克刘克周亚圣张锋杨锡武杨锡武
关键词:反射裂缝薄层罩面
基于深度学习的岩体结构面特征提取研究
2024年
爆破是地下金属矿山开采的必要环节,合理的爆破参数能够提升地下矿山整体的安全及生产效率。但在实际生产过程中,若在矿山地质岩体条件发生变化时仍采用原有的参数,则可能会出现因参数固化导致爆破预测效果不准确、爆破效果差的问题。为了实现预期的爆破效果,需要获取爆破的相关参数。基于深度学习技术对岩体结构面的特征提取展开研究,通过对不同算法以及参数的对比选择,最终以MobilenetV3算法作为基础架构并进行优化,将算法的正确率提升了14.07%,达到96.88%。
何文轩李云涛马新博柴青平刘小刚
关键词:爆破参数人工智能图像识别
焊缝无损检测 超声检测 焊缝内部不连续的特征
本文件描述了对不连续产生的超声指示的特征进行分类的方法。根据指示特征,内部不连续分为平面型和非平面型。本文件适用于去除焊缝余高后焊缝表面开口的不连续。
孙丹郑晖潘志新魏忠瑞蒋建生郝晓军李熹马君鹏何成韩丽娜陈晴晴夏兵兵范兴钊王滨丁杰原可义欧阳宇恒曾伟标苏金花罗迅奇

相关作者

王新
作品数:76被引量:531H指数:13
供职机构:北京大学法学院
研究主题:洗钱 恐怖融资 洗钱罪 刑事立法 国际刑法
孙玲玲
作品数:482被引量:313H指数:8
供职机构:杭州电子科技大学
研究主题:介质基片 背腔 无缝集成 极化天线 共面波导
涂传诒
作品数:45被引量:27H指数:3
供职机构:北京大学地球与空间科学学院
研究主题:太阳风 日冕 串级 湍流 各向异性
何建森
作品数:44被引量:49H指数:4
供职机构:北京大学地球与空间科学学院
研究主题:太阳风 日球 小尺度 源区 紫外辐射
胡江
作品数:4被引量:10H指数:1
供职机构:浙江大学信息与电子工程学系
研究主题:等效电路模型 校准方法 MODELS CPW CMOS